ラズパイで、からあげさんの簡単ディープラーニングを試してみた

まずは、からあげさんのこちらのサイトを参考にして環境構築
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築

環境構築

Tensorflow＋kerasインストール
$ pip3 install numpy==1.13
$ sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev python3-dev libatlas-base-dev gfortran python3-setuptools
$ sudo pip3 install https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/download/v1.4.1/tensorflow-1.4.1-cp35-none-linux_armv7l.whl
$ sudo apt-get install python3-h5py
$ sudo pip3 install keras
$ pip3 install keras==2.1.2

画像処理に使用するOpenCV・PILというライブラリをインストール
$ wget https://github.com/mt08xx/files/raw/master/opencv-rpi/libopencv3_3.4.0-20180115.1_armhf.deb
$ sudo apt install -y ./libopencv3_3.4.0-20180115.1_armhf.deb
$ sudo ldconfig

matplotlibもインストール
$ sudo apt-get install python-pandas
$ sudo apt-get install python-matplotlib

TensorFlowで顔認証

からあげさんのこちらのサイトを試してみました
Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた

からあげさんの自前のパッケージ「tensorflow-pi」を使って顔認識します

tensorflow-piをダウンロード
$ cd
$ git clone https://github.com/karaage0703/tensorflow-pi
$ cd tensorflow_pi

サンプルデータはうちの娘（gum）、息子（banana）の画像を使います

Googleフォトから２人の画像をダウンロード
画像から顔の部分を切り出し

ラズベリーパイに人別に画像を配置します
tensorflow-pi
　　　｜-- data
　　　　　　｜-- image_data
｜-- etc
　　　　　　　　　　｜-- gum
　　　　　　　　　　｜-- banana

ectには顔以外の画像を保存しておきます

ラベル作成
$ cd ~/tensorflow-pi/data
$ python make_train_data.py image_data

/tmp/tensorflow_pi/ 以下に labels.txt , train.txtのファイルが生成されます
cnn.py のファイルにあるNUM_CLASSES = 4というような記述を確認して
クラスの数と違えば修正します

etc、gum、bananaと3だったので、NUM_CLASSES = 3に修正しました

まずは学習です
$ cd ~/tensorflow-pi
$ python train.py

こんな感じで学習が進んでいきました
最後に結果が出てきて、認識率0.5だそう
なんか低めだけどとりあえず、次

判別テストをしてみる
$ cd ~/tensorflow-pi
$ python predict.py test.jpg

gumの画像（test.jpg）を配置してコマンドを実行、結果は.....
gum！
ちゃんと判別されてる！

いざ顔認識実行！
$ cd ~/tensorflow-pi
$ python face_recog_pi.py

おっ！顔認識できた！
1回だけだけど、認識されました！
ちなみにわたしの顔をいくらカメラに映してもまったく反応せず
親子で顔は似てるほうなのに、さすが

実はここで使った、学習サンプル画像は1人につき5枚のみ（めんどうくさがりすぎ）
ひととおり、どんなものか分かった感じなので
もう少しtensorflowについて勉強してからまた再チャレンジしよう